mapreduce的shuffle，partition，combine

shuffle：

是描述着数据从map端传输到reduce端的过程，而且我们知道的是hadoop的集群环境中，大部分map task和reduce
task是在不同的node上执行，主要的开销是网络开销和磁盘IO开销，因此shuffle的主要作用相当于是

1.完整的从map task端传输到reduce task端。

2.跨节点传输数据时，尽可能减少对带宽的消耗.（注意是reduce执行的时候去拉取map端的结果）

3.减少磁盘IO开销对task的影响。

shuffle的详细：http://blog.youkuaiyun.com/silentwolfyh/article/details/50890926

Partition：

Partition主要作用就是将map的结果发送到相应的reduce。这就对partition有两个要求： 

1）均衡负载，尽量的将工作均匀的分配给不同的reduce。

2）效率，分配速度一定要快。

重定向mapper的输出，根据key来决定mapper应该讲k，v对输出给谁，默认采用的hash
key来实现，也可以根据自己的需要来实现。
Partition的详细： http://blog.youkuaiyun.com/silentwolfyh/article/details/50894860

combiner：

相当于本地的reduce，在分发mapper的结果之前做一下本地的reduce，比如说wordcount程序，单词“a”出现了500次，存储并洗牌一次（“a”，500）键值对比许多次（“a”，1）要高效。

shuffle的详细：http://blog.youkuaiyun.com/silentwolfyh/article/details/50894825

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